電気通信大学 · 情報理工学研究科 · 准教授

研究关键词代数モデル・形式検証（特にモデル検査）・Algebraic Models・Category Theory・Formal Semantics・形式的意味論・要求工学（特にゴール指向要求分析）・Formal Verification (Model Checking in particular)

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• A Badminton Optimal Shot Prediction Method Based on Deep Reinforcement Learning and Game Trees. Tomoki Minooka; Yasuyuki Tahara; Akihiko Ohsuga; Yuichi Sei ICAART (2), 掲載ページ 1493-1504, 出版日 2026年 研究論文（国際会議プロシーディングス） URL URL 2 DOI URL2026 · 論文
• ASPERA: Multimodal Soccer Action Spotting with Visual, Auditory, and Textual Modalities Takane KUMAKURA; Ryohei ORIHARA; Yasuyuki TAHARA; Akihiko OHSUGA; Yuichi SEI IEICE Transactions on Information and Systems, Institute of Electronics, Information and Communications Engineers (IEICE), E109-D巻, 8号, 出版日 2026年02月, 査読付 研究論文（学術雑誌） URL DOI URL2026 · 論文
• Addressing Prompt Injection in Large Language Models via In-Context Learning Go Sato; Shusaku Egami; Yasuyuki Tahara; Akihiko Ohsuga; Yuichi Sei Computers, Materials & Continua, Tech Science Press, 87巻, 2-99号, 掲載ページ 1-10, 出版日 2026年03月, 査読付 研究論文（学術雑誌） URL DOI URL2026 · 論文
• Offensive and Defensive Evaluation of Soccer Players Using Tracking Data Derived from Match Videos. Ryoya Maejima; Yasuyuki Tahara; Akihiko Ohsuga; Yuichi Sei ICAART (5), 掲載ページ 4173-4180, 出版日 2026年 研究論文（国際会議プロシーディングス） URL URL 2 DOI URL2026 · 論文

• 生成AI遍在社会におけるプライバシ保護基盤の創成 清 雄一; 石川冬樹; 松崎 和賢; 田原康之; 大須賀昭彦 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 電気通信大学, 基盤研究(A), 24H00714 研究期間 2024年04月 - 2028年03月2024 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• SNS・IoT・オープンデータ融合マイニングによる施策に対する人々の行動変化予測 大須賀 昭彦 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 電気通信大学, 基盤研究(B), 研究分担者, 23H03688 研究期間 2023年04月 - 2027年03月2023 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• ユビキタス機械学習社会におけるプライバシ保護基盤 清 雄一 基盤研究(B), 研究分担者, 21H03496 研究期間 2021年04月 - 2025年03月2021 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 緊急度に応じたデータ処理のためのビッグデータ虫眼鏡の研究 大須賀 昭彦 挑戦的萌芽研究, 研究分担者, 近年注目されているビッグデータのリアルタイムな活用においては、データの抽象度・範囲と、計算コストとの、およびプライバシ情報漏洩リスクとのトレードオフの扱いが重要な課題であるが、これらへの要求は状況の緊急度によって刻一刻と変化するため、変化に対し処理を即座に適応させる必要がある。本研究では、そのような適応を実現する手法を、虫眼鏡でデータを見ることに倣って実現する。すなわち通常はデータやプライバシ情報の詳細は見ずに広範囲を見ることができる状態で処理を行い、緊急度が高まった場面ではあたかも虫眼鏡で拡大したかのように、狭い範囲に対してデータやプライバシ情報の詳細を見て処理できるようにする。これにより前述のトレードオフに対するバランス調整が容易に可能となる。本研究ではこの手法をビッグデータ虫眼鏡と呼び、そのような適応を可能とするメカニズムを明らかにし、ミドルウェアとして利用可能とすることを目指す。, 16K12411 研究期間 2016年04月01日 - 2018年03月31日2016 · 共同研究・競争的資金等の研究課題

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